原文：深度学习前人精度很高了怎么创新？ - 仿佛若有光的回答 - 知乎
    https://www.zhihu.com/question/451438634/answer/1813414490

    常见的思路我临时给它们取了几个名字：无事生非，后浪推前浪，推陈出新，出奇制胜。
    1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，或者调整饱和度亮度什么的，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
    2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
    3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
    4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
    5.替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
    6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
    注：这种特定类的检测最好是有些应用前途，让人觉得现实中可以有。
    以上都是一些针对性的思路，最原始的做法应该是看完方向上比较重要的论文后自己写一个综述，写的过程中往往会发现一些问题，不一定就是要去跟sota模型比精度，而是解决这个方向上还存在的问题。
    例如前面提到的实现轻量化，提高推理速度，实现实时检测，设计end to end模型，都属于解决这个方向上存在的问题，此外还包括一些其他的问题，这个得根据具体任务才能分析。
    如果说写完综述后还是没思路，一来是建议尝试以上思路，二来建议找一些跟你方向相关的经典论文看一看，边看边想，这四个字最重要。
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    对于加噪声或者随机遮挡的问题，可以参考下面这篇《数据增强方法总结》
    对于轻量化，或者加快推理速度，或者减少参数量等方面的方法，可以参考下面两篇文章《CNN结构演变总结（二）轻量化模型》和《CNN结构演变总结（三）设计原则》